FR H-Volatility - ページ 35 1...282930313233343536373839404142 新しいコメント Sceptic Philozoff 2007.12.23 08:17 #341 NorthernWind、Better 自身（彼の戦略という意味で）-ほとんど議論されていない。あまり広がりがなく、PNNに関する仮説、入力と出力しかないのです。確率的ニューラルネットワーク、MT4のパッケージとアルゴリズム」という試みもありましたが、どちらかというと別のソフトに関連するものです。彼のプロフィールのスレッドを見てください、そこにいくつかの情報があります。 Yurixx 2007.12.23 16:38 #342 Mathemat: Yurixxさん、イクボリュームバーについては、すでにここに「稼働時間の価格を反映した指標が必要」という私の予備的な結論を書いています。ガウシアンに近いものを期待していたので、この発見で気分が良くなったわけではありません。 でも、ちょっと希望が持てますね。例えば、このグラフに投げるものがあれば......まあ、いいか、チェックしてみないと......。 また、最大値の分布については、私の記憶では、kamal さんがアイデアを出してくれたように思います。 その書き込みを見たのは、あなたが書いた時です。先ほど私とニュートロンが 得た結果を、あなたも得たと自分で書いておいてなんですが。また、EquivolumeバーのHigh-Lowの統計情報を整理する予定であることをお知らせしましたが、それ以来、結果を待っています。 エクイバールに変えたら革命が起きるとか、そんな幻想は持っていませんでした。それが可能なら、とっくに革命が起きているはずだ--その考えは、表面上にある。しかし、それによって微妙なところが見えてくるということは、十分に考えられることです。そして、その微妙なニュアンスにこそ、ヒントが隠されていることが多いのです。 しかし、もしこの問題を解決する方法をご存知でしたら、ぜひ教えてください。最後のページの私の投稿で、引用された2つの引用文の中で、この問題は非常に明確に定式化されていると私は思います。 ところで、このスレッド「トレーディングシステムの分類とその価値の推定」に注目してください。あなたはまだそこに行っていないようですが、あなたが解決しようとしている問題がなければ、そのテーマに関するすべての推論は、天井から数式を構築することです。 Sceptic Philozoff 2007.12.23 22:35 #343 Yurixx:また、EquivolumeバーのHigh-Lowの統計情報を整理されるとのことですが、それ以来、その結果を待っています。そうなんですか？ ... しかし、もしあなたがこの問題を解決する方法を知っているならば、教えてください。最後のページの私の投稿で、引用された2つの引用文の中で、この問題は非常に明確に定式化されていると私は思います。 ... ところで、このスレッド「トレーディングシステムの分類とその価値の推定」に注目してください。あなたはまだそこに到達していないようですが、解決しようとする問題がなければ、そのテーマに関するすべての推論は、天井から数式を組み立てているようなものです。 1.もちろん、そうでしょう。ただ、ちゃんと書かせてくださいよ、このインジケーターは。Hi-Lo 統計は、必要な数値をExcelに取り込むことで簡単に得ることができます。 2.いいえ、そのようなアプローチは知りません。まだ理論的にそのような分布を得ようとはしていません。 3.この枝の著者に、彼の数式をベターと チームスカイの エキスパートアドバイザーに適用すると、どんな不合理なことがわかるかを教えてあげたことがあります。その際、最も優先されるのは（そして最も重要な指標は）、利益の要素ではなく、戦略の安定性であることは間違いありません（ちなみに、ベターが 持つ戦略は理想とはほど遠いものですが、人々はまだそれを好んでいます）。 合成による戦略評価のスーパータスクについて言えば、安定性Eは、例えば、与えられた最大ドローダウンDに対して、ある時間間隔Tで システムを殺す確率pの 推定値によって測定されうる。 他の条件が同じなら、p(k*T,D) ~k*p(T,D) 、すなわち10年間隔でシステムを停止する確率は、1年間隔のそれの10倍であることは非常によく似ている。もっと単純に言えば、あるシステムがk 年間生き残る確率は、pが 小さいとき、1 - ( 1 -p) ^ k~k*p である、と同じです。そのため、テスト間隔を標準的なもの（例えば1年）にすることができます。 この関数のDへの 依存度は、すでにだいぶ個別化している。しかし、ここでも、死亡確率のDへの 依存性を近似的に求め、Dの 標準的な値、たとえば20％を与えてみることができる。 もちろん、この式が適用できるのは、pが 十分に小さい、期待ペイオフがきちんとある、などの前提条件が揃った場合のみである。さて、標準的なT（年）とD（0.2）のシステムで、 pが 何に相当するかを確立したとしよう。それはP でしょう。 さて、システムの価値Vには、例えば、我々のPと 回収率が関わってくるかもしれません。また、一般的には、潜在的な投資家がどのように判断するかを理解するだけでも十分である。彼はリスクと可能な利益を評価し、その数字に基づいて決断する。 Yurixx 2007.12.24 10:57 #344 Mathemat: 3.ベターや チームスカイの Expert Advisorに適用した場合の計算式の不合理さを、著者に示したことがあります。最優先すべき（そして最も重要な指標）は確かに戦略の安定性であって、利益要因ではない（ちなみにベターでは 理想とは程遠いが、人々はそれを喜んでいる）。 あ、はい、見ましたよ、読みましたよ。すみません、あなたの投稿であることを忘れていました。:-) そして、潜在的な投資家は、リスクとリターンの比率に基づいて意思決定を行う。つまり、ゼロリスク（米国では政府負債に関連するリスク）には、債券利回りという対応するリターンが既に存在するのである。また、原則として、よりリスクの高い商品の利回りの基準値も存在する。しかし、同じリスクの尺度を保ちながら、利回りの上昇にどのように商品の価格が左右されるかが問題である。MTS社の預金を紛失する確率をpと 推定したとする。同じリスクpの 場合、利用可能な市場商品の平均リターンはd である。そして、MTSは10*dの リターンを提供します。価格はどうするのか？ Neutron 2007.12.24 12:25 #345 みなさん、こんにちは。 興味本位で、MatLabで小さなNSを生成して、その動作を確認することにしました。 入力パラメータとして、等距離ZZを使うことにして、その頂点を予測してみよう。入力情報を最大限に圧縮し、有用な情報の損失を最小限に抑えるという理由から、等距離を選択した。 この数字は、私が申し上げたことを説明しています。左上は通常の位相を刻みの履歴に 重ねたもの、右はその等距離表現である。私は価格の絶対値の予測には興味がなく、予想される増分の予測にのみ興味がありました（私たちは価格の変化を取引します）、下の左の図をご覧ください。右側は、任意のサンプル100個の値に対するNS切り捨ての例である。NSは、ZZのトップを絶対的に正確に予測できるようになったことがおわかりいただけると思います 学習時にネットワークが「見えなかった」部分を再学習せずに段階的に予測した結果（下図左）と、Wiener型のBP予測を試みた結果（下図右）には、正直ちょっと驚きましたね。 あれだ、「未来を見た」のは私の勘違いで経験不足か、そのどちらかだ！？私にとって、この結果は予想外であり、印象的でした。 しかし、NSの不変のパラメータで、Wiener系列の予測が失敗したことは、私にある種の楽観的な見方を与えてくれました。 Neutron 2007.12.24 14:13 #346 NSの問題を複雑にしてみよう。 ZZの頂点間の距離を予測することは、予測不可能ではあるが、この値はZZ分割の2段に等しい平均値を持つからである。HCはこれを「検知」して、各ステップで「些細な」予測+-H を行うことができます。これはおもしろくない（すでに知っている）。しかし、次のピークが形成された後、価格がどこでどの程度動くかはわからないのですそのために、ZZから2Hを 引いたインクリメントの系列を構築してみよう。赤色はWPの増加分、黒色はWPの次のピーク形成後の取引（TC）の増加分、または値動きを示す。 Pastukhovの論文では、PTの予想される方向と値を求めることができる積分推定（H-ボラティリティ）が示されている。残念ながら、この値はインサイドスプレッドであり、取引に実用的な興味はない。注目すべきは、スプレッドゲートを抜けることができる精度で、各PTステップで予測することです。下図（左）はNSがEUR/JPYのティックに基づく一連のTPに対して行った予測、右はWiener BPに対して行った予測である。 今見ても、頼もしい限りです。この方向性はもっと注目されるべきと思われます。 Prival 2007.12.24 15:59 #347 最後の2枚、左右の写真？ Yurixx 2007.12.24 16:48 #348 セルゲイさん、こんにちは。 私が理解する限り、あなたはセグメントサイズの値のシーケンスをネットワークの入力に供給していたのですね。それとも私の勘違いでしょうか？そうでないなら、どれだけの価値観を食べさせたのだろう。NSは次のセグメントを予測するのが上手すぎますね。それとも、ただの偶然だったのでしょうか？5点というのは、統計的に有効な数字とは言い難いですね。 Neutron 2007.12.24 17:02 #349 由良さん、こんにちは。 はい、最初にセグメントサイズを入力し（予測結果表示）、次にセグメントマイナス2Hを予測してみましたが、この変種ではWP側の符号分散の予測にNSは誘発されません（結果表示）。4つのセグメントを入力として与え、次のセグメントを予測し、新しいセグメントを考慮しながら過剰最適化しないように5～10回ほど操作を繰り返しました。通常、NSは5回目の予測から予測能力が低下し、過剰な最適化が必要になる。グラフは、私が選んだものを紹介しています。私は、Matlabで実装された既製のNSを使っているので、統計をとることはできませんが、ボタンを押せば結果がわかります。） Yurixx 2007.12.24 17:06 #350 なるほど、さすがですね。最初の成果として、つまり素早くスケッチしてGOを出すというのは、とても良いことだと思います。私がZZを好きなのは、何もないわけではありません。そんなに直接的に入力に与えることはできないのでは...。 また、そのために（秘密でなければ）どのようなNSを作ったのでしょうか？ 1...282930313233343536373839404142 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
Yurixxさん、イクボリュームバーについては、すでにここに「稼働時間の価格を反映した指標が必要」という私の予備的な結論を書いています。ガウシアンに近いものを期待していたので、この発見で気分が良くなったわけではありません。
でも、ちょっと希望が持てますね。例えば、このグラフに投げるものがあれば......まあ、いいか、チェックしてみないと......。
また、最大値の分布については、私の記憶では、kamal さんがアイデアを出してくれたように思います。
その書き込みを見たのは、あなたが書いた時です。先ほど私とニュートロンが 得た結果を、あなたも得たと自分で書いておいてなんですが。また、EquivolumeバーのHigh-Lowの統計情報を整理する予定であることをお知らせしましたが、それ以来、結果を待っています。
エクイバールに変えたら革命が起きるとか、そんな幻想は持っていませんでした。それが可能なら、とっくに革命が起きているはずだ--その考えは、表面上にある。しかし、それによって微妙なところが見えてくるということは、十分に考えられることです。そして、その微妙なニュアンスにこそ、ヒントが隠されていることが多いのです。
しかし、もしこの問題を解決する方法をご存知でしたら、ぜひ教えてください。最後のページの私の投稿で、引用された2つの引用文の中で、この問題は非常に明確に定式化されていると私は思います。
ところで、このスレッド「トレーディングシステムの分類とその価値の推定」に注目してください。あなたはまだそこに行っていないようですが、あなたが解決しようとしている問題がなければ、そのテーマに関するすべての推論は、天井から数式を構築することです。
また、EquivolumeバーのHigh-Lowの統計情報を整理されるとのことですが、それ以来、その結果を待っています。そうなんですか？
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しかし、もしあなたがこの問題を解決する方法を知っているならば、教えてください。最後のページの私の投稿で、引用された2つの引用文の中で、この問題は非常に明確に定式化されていると私は思います。
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ところで、このスレッド「トレーディングシステムの分類とその価値の推定」に注目してください。あなたはまだそこに到達していないようですが、解決しようとする問題がなければ、そのテーマに関するすべての推論は、天井から数式を組み立てているようなものです。
2.いいえ、そのようなアプローチは知りません。まだ理論的にそのような分布を得ようとはしていません。
3.この枝の著者に、彼の数式をベターと チームスカイの エキスパートアドバイザーに適用すると、どんな不合理なことがわかるかを教えてあげたことがあります。その際、最も優先されるのは（そして最も重要な指標は）、利益の要素ではなく、戦略の安定性であることは間違いありません（ちなみに、ベターが 持つ戦略は理想とはほど遠いものですが、人々はまだそれを好んでいます）。
合成による戦略評価のスーパータスクについて言えば、安定性Eは、例えば、与えられた最大ドローダウンDに対して、ある時間間隔Tで システムを殺す確率pの 推定値によって測定されうる。
他の条件が同じなら、p(k*T,D) ~k*p(T,D) 、すなわち10年間隔でシステムを停止する確率は、1年間隔のそれの10倍であることは非常によく似ている。もっと単純に言えば、あるシステムがk 年間生き残る確率は、pが 小さいとき、1 - ( 1 -p) ^ k~k*p である、と同じです。そのため、テスト間隔を標準的なもの（例えば1年）にすることができます。
この関数のDへの 依存度は、すでにだいぶ個別化している。しかし、ここでも、死亡確率のDへの 依存性を近似的に求め、Dの 標準的な値、たとえば20％を与えてみることができる。
もちろん、この式が適用できるのは、pが 十分に小さい、期待ペイオフがきちんとある、などの前提条件が揃った場合のみである。さて、標準的なT（年）とD（0.2）のシステムで、 pが 何に相当するかを確立したとしよう。それはP でしょう。
さて、システムの価値Vには、例えば、我々のPと 回収率が関わってくるかもしれません。また、一般的には、潜在的な投資家がどのように判断するかを理解するだけでも十分である。彼はリスクと可能な利益を評価し、その数字に基づいて決断する。
3.ベターや チームスカイの Expert Advisorに適用した場合の計算式の不合理さを、著者に示したことがあります。最優先すべき（そして最も重要な指標）は確かに戦略の安定性であって、利益要因ではない（ちなみにベターでは 理想とは程遠いが、人々はそれを喜んでいる）。
あ、はい、見ましたよ、読みましたよ。すみません、あなたの投稿であることを忘れていました。:-)
そして、潜在的な投資家は、リスクとリターンの比率に基づいて意思決定を行う。つまり、ゼロリスク（米国では政府負債に関連するリスク）には、債券利回りという対応するリターンが既に存在するのである。また、原則として、よりリスクの高い商品の利回りの基準値も存在する。しかし、同じリスクの尺度を保ちながら、利回りの上昇にどのように商品の価格が左右されるかが問題である。MTS社の預金を紛失する確率をpと 推定したとする。同じリスクpの 場合、利用可能な市場商品の平均リターンはd である。そして、MTSは10*dの リターンを提供します。価格はどうするのか？
みなさん、こんにちは。
興味本位で、MatLabで小さなNSを生成して、その動作を確認することにしました。
入力パラメータとして、等距離ZZを使うことにして、その頂点を予測してみよう。入力情報を最大限に圧縮し、有用な情報の損失を最小限に抑えるという理由から、等距離を選択した。
この数字は、私が申し上げたことを説明しています。左上は通常の位相を刻みの履歴に 重ねたもの、右はその等距離表現である。私は価格の絶対値の予測には興味がなく、予想される増分の予測にのみ興味がありました（私たちは価格の変化を取引します）、下の左の図をご覧ください。右側は、任意のサンプル100個の値に対するNS切り捨ての例である。NSは、ZZのトップを絶対的に正確に予測できるようになったことがおわかりいただけると思います
学習時にネットワークが「見えなかった」部分を再学習せずに段階的に予測した結果（下図左）と、Wiener型のBP予測を試みた結果（下図右）には、正直ちょっと驚きましたね。
あれだ、「未来を見た」のは私の勘違いで経験不足か、そのどちらかだ！？私にとって、この結果は予想外であり、印象的でした。
しかし、NSの不変のパラメータで、Wiener系列の予測が失敗したことは、私にある種の楽観的な見方を与えてくれました。
NSの問題を複雑にしてみよう。
ZZの頂点間の距離を予測することは、予測不可能ではあるが、この値はZZ分割の2段に等しい平均値を持つからである。HCはこれを「検知」して、各ステップで「些細な」予測+-H を行うことができます。これはおもしろくない（すでに知っている）。しかし、次のピークが形成された後、価格がどこでどの程度動くかはわからないのですそのために、ZZから2Hを 引いたインクリメントの系列を構築してみよう。赤色はWPの増加分、黒色はWPの次のピーク形成後の取引（TC）の増加分、または値動きを示す。
Pastukhovの論文では、PTの予想される方向と値を求めることができる積分推定（H-ボラティリティ）が示されている。残念ながら、この値はインサイドスプレッドであり、取引に実用的な興味はない。注目すべきは、スプレッドゲートを抜けることができる精度で、各PTステップで予測することです。下図（左）はNSがEUR/JPYのティックに基づく一連のTPに対して行った予測、右はWiener BPに対して行った予測である。
今見ても、頼もしい限りです。この方向性はもっと注目されるべきと思われます。
セルゲイさん、こんにちは。
私が理解する限り、あなたはセグメントサイズの値のシーケンスをネットワークの入力に供給していたのですね。それとも私の勘違いでしょうか？そうでないなら、どれだけの価値観を食べさせたのだろう。NSは次のセグメントを予測するのが上手すぎますね。それとも、ただの偶然だったのでしょうか？5点というのは、統計的に有効な数字とは言い難いですね。
由良さん、こんにちは。
はい、最初にセグメントサイズを入力し（予測結果表示）、次にセグメントマイナス2Hを予測してみましたが、この変種ではWP側の符号分散の予測にNSは誘発されません（結果表示）。4つのセグメントを入力として与え、次のセグメントを予測し、新しいセグメントを考慮しながら過剰最適化しないように5～10回ほど操作を繰り返しました。通常、NSは5回目の予測から予測能力が低下し、過剰な最適化が必要になる。グラフは、私が選んだものを紹介しています。私は、Matlabで実装された既製のNSを使っているので、統計をとることはできませんが、ボタンを押せば結果がわかります。）
なるほど、さすがですね。最初の成果として、つまり素早くスケッチしてGOを出すというのは、とても良いことだと思います。私がZZを好きなのは、何もないわけではありません。そんなに直接的に入力に与えることはできないのでは...。
また、そのために（秘密でなければ）どのようなNSを作ったのでしょうか？